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OBJETIVO
• Ejecutar análisis de datos con modelos básicos de estadísticas y minería de datos básica
• Implementar técnicas de ingesta de datos multiorigen en Power BI.
• Reconocer la implementación de consultas en bases de datos SQL.
• Conocer modelo Copo de Nieve y Modelo Estrella en tecnologías Inteligencia de Negocios (Bussiness INtelligence).
• Reconocer los conceptos generales de los ecosistemas de datos distribuidos aplicados a la analítica de datos.
• Reconocer la arquitectura básica de HDFS, Hadoop para entornos Big Data.
• Implementar técnicas de ingesta de datos multiorigen en Power BI.
• Reconocer la implementación de consultas en bases de datos SQL.
• Conocer modelo Copo de Nieve y Modelo Estrella en tecnologías Inteligencia de Negocios (Bussiness INtelligence).
• Reconocer los conceptos generales de los ecosistemas de datos distribuidos aplicados a la analítica de datos.
• Reconocer la arquitectura básica de HDFS, Hadoop para entornos Big Data.
TEMARIO
- UNIDAD TEMATICA 1.
Lenguajes SQL Bases de Datos Oracle (5 Horas)
Introducción a consultas SQL (8 horas)
• Consultas en 2 o mas tablas
• Funciones básicas SQL
• Inner join, Left Join, Rigth Join y Full Join
• Agrupamiento y having
• Consultas y subconsultas - UNIDAD TEMATICA 2.
Estadística Básica (5 horas)
Contexto General (3 horas)
• Media, promedio, mediana, moda
• Desviación estándar
• Líneas de regresión
• K-means - UNIDAD TEMATICA 3.
Lenguaje SQL (10 horas)
Contexto General (6 horas)
• Instalación de Oracle Apex
• Consultas basicas
Consultas 2 o mas tablas
• Group BY
• Subconsultas
- UNIDAD TEMATICA 4.
Introducción a la Analítica Power BI) (10 horas)
Contexto General (6 horas)
• Introducción al Power BI
• Ingesta desde diferentes orígenes (Web, Excell, Nube, Multitablas)
• Modelos Ejemplo
• Practicas aplicada en cada clase - UNIDAD TEMATICA 5.
Introducción a la Estadística Aplicada en Analítica (10 horas)
Contexto General (6 horas)
• Introducción al Python
• Modelos de Regresion
• Modelos de Clasificacion
• Modelos Ejemplo prácticos con Python - UNIDAD TEMATICA 6.
Herramientas Para Big Data I – Adquisición y Almacenamiento de Datos (10 horas)
Eco sistema Hadoop (6 horas)
• Hadoop
• Map reduce
• HDFS
• YARN
• Tecnologías BBDD
• Flume
• Sqoop
• Kafka
• BBDD -Analitica, Business Intelligence , Hive, Spark
• Grand processing I y II
POR QUÉ ESTUDIAR CON NOSOTROS
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Certificaciones Parciales
Recibirás múltiples títulos en tu carrera, certificaciones por competencias en tus ciclos, que fortalecen tu hoja de vida y te hacen competitivo laboralmente.
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Mentores
Recibirás acompañamiento personalizado de un profesional en tu carrera para orientar tu conexión en la plataforma virtual, y guiar tu proceso académico de aprobación y nivelación de asignaturas.
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Tutorias
Programa institucional de tutorías GRATUITO, claves para la excelencia. Acompañamiento académico extraclases a los estudiantes para mejoran tu rendimiento académico de los profesores.
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Bolsa de Empleo
Desde tu primer ciclo acceso a taller de hoja de vida y acceso a ofertas laborales.